Googleは、最新の量子チップWillowを発表したばかりで、世界最速のスーパーコンピュータでは10セティ億年かかる計算を5分で実行できるとテクノロジー大手は主張している。参考までに、宇宙の誕生は 140 億年にも満たず、その時間スケールのほんの一部です。
量子コンピューターは、従来のスーパーコンピューターとは根本的に異なる方法で計算を行います。チームの研究では、 出版された 今日は 自然は、Willow プロセッサのエラー抑制とシステムの最高のパフォーマンスを概説しており、チームは「拡張すれば、大規模フォールトトレラント量子アルゴリズムの運用要件を実現できる可能性がある」と書いています。
量子デバイスは扱いにくいことで知られています。驚くべき計算を実行するには、それらを量子状態に保つ必要があります。これは一般に、絶対零度に近い温度の実験室環境を意味します。このような極寒の気候では、システムが超伝導状態になり、デバイスが古典物理学の限界を超えた動作を実行できるようになります。
未解決の問題、または目標は、枠組みに応じて異なりますが、量子コンピューターにはまだ古典的なコンピューターの範囲を超えた問題を解決する能力がないということです。それが量子コンピューティングの本当の目標です。それは、最先端の古典的なコンピューターで意味をなす、あるいは可能であることを超えた実用的な商用アプリケーションを持つデバイスです。
「0」または「1」の値を表す古典的なコンピューターの従来の情報ビットとは異なり、量子ビット (または量子ビット) は「0」と「1」を同時に表すことができます。このようにして、コンピューターは従来のデバイスよりも高速に数値を処理できます。ただし、量子システムでエラーが多すぎると、操作が失敗します。
Willow の重要性の主な部分は、Willow が使用する量子ビットが増えるほど、システムのエラーが少なくなるということです。エラーによって量子操作が崩壊する可能性がありますが、コンピューターのサイズに応じてエラーが拡大するのではなく、減少します。
Google Quantum AIの創設者でリーダーのHartmut Neven氏は、この発表に伴うプレスリリースで次のように書いている。 ×5 から 7×7 のグリッドまで、そしてそのたびに、量子誤り訂正における最新の進歩を利用して、誤り率を半分に削減することができました。」
「言い換えれば、我々はエラー率の指数関数的な減少を達成したのです」とNevenは書いています。
エラーの削減は「閾値未満」と呼ばれ、エラーがさらに少ない将来の量子コンピューターを構築するという探求における分岐点となります。 Google のリリースによると、Willow システムはシステム内のリアルタイム エラー修正においても大幅な進歩を示しました。つまり、コンピュータが問題に取り組んでいる間に発生するエラーが軽減されていたということです。さらに、量子ビット配列はシステム内の個々の物理量子ビットよりも長寿命であり、誤り訂正によって量子チップ全体の回復力が向上していることを示しています。
ランダム回路サンプリング (RCS) ベンチマークでの Willow のパフォーマンスには、先月まで世界最速の古典的スーパーコンピューターだったフロンティア スーパーコンピューターでは、宇宙の寿命よりもはるかに長い 10 セティ億年かかります。その進歩をスケールアップするには: 2019 年、Google の Sycamore 量子コンピュータは、スーパーコンピュータが解決するのに約 10,000 年かかる問題を 200 秒で解決しました。これは、Google が量子超越性を宣言できる画期的な出来事でした。
7月、量子コンピューティング企業Quantinuumは、2019年にテストされたベンチマークの1つである線形クロスエントロピーベンチマークでSycamoreプロセッサを上回る56量子ビットシステムを発表した。今、グーグルは砂の中に新たな一線を引いた。研究チームは、計算において古典的なコンピューターを上回る量子コンピューターの能力をテストする RCS ベンチマークを使用しました。ランダム回路サンプリングには有用な用途はありませんが、科学者が古典を超えた商用ユースケースを追い求めているため、量子コンピューターにとって根本的なハードルとなっています。
カリフォルニア工科大学量子情報物質研究所所長のジョン・プレスキル氏は、「たとえメインストリートの人々が気にしていなくても、非常に興味深いものになる可能性がある」とグーグルで語った。 ビデオ ニュースに付随して。 「量子ハードウェアは科学を進歩させることができる段階に達したと思います。私たちは、これまでアクセスできなかった体制で非常に複雑な量子システムを研究できるようになります。」
「RCS で見られるように、量子アルゴリズムには基本的なスケーリング則があります」と Neven 氏は言います。 「AI に不可欠な多くの基本的な計算タスクにも同様のスケーリング上の利点があります。したがって、量子計算は、古典的なマシンではアクセスできないトレーニング データの収集、特定の学習アーキテクチャのトレーニングと最適化、および量子効果が重要なシステムのモデリングに不可欠となるでしょう。」
Google チームは現在、誤り訂正量子コンピューターに向けた 6 段階の量子ロードマップの 3 番目のマイルストーンに近づいています。ネーブン氏は、商用化は数十年先ではなく、3～5年先になるかもしれないと考えている。量子ビットの実際の値の場合と同様、確実に言うことは不可能ですが、Willow の結果は真の進歩が見られることを示しています。
